ElasticSearch基础语法

shimeath

发布于 2021-01-05 14:53:38

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发布于 2021-01-05 14:53:38

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一、elasticsearch安装

1、在docker安装elasticsearch

拉取镜像

$ docker pull elasticsearch:7.4.2 # 拉取elasticsearch
$ docker pull kibana:4.7.2		  # 拉取kibana，可视化工具

基本配置

$ mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
$ mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
$ echo "http.host: 0.0.0.0" >/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml		# 设置端口访问
$ chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

启动

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data/:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2		# 启动elasticsearch

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.2:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2 # 启动kibana

二、常用命令

1. 基本命令

1、`_cat`

/_cat/nodes					# 查看所有节点
/_cat/health				# 查看es健康状态
/_cat/master				# 查看主节点
/_cat/indices				# 查看所有索引

2、索引一个文档(保存)

post/put 请求
http://{url}/{index}/{type}/{id}[?if_seq_no=0&if_primary_term=1]

POST 新增。如果不指定id,会自动生成id。指定id就会修改这个数据，并新增版本号
PUT可以新增可以修改。PUT必须指定id;由于PUT需要指定 id,我们一般都用来做修改操作,不指定id会报错。
最后为条件修改，仅在符合条件时修改

3、查询文档

get  请求
http://{url}/{index}/{type}

结果：

{
    "_index": "customer",			// 在哪个索引
    "_type": "external",			// 在哪个类型
    "_id": "1",						// 记录id
    "_version": 6,					// 版本号
    "_seq_no": 5,					// 并发控制字段，用于做乐观锁
    "_primary_term": 1,				// 同上，主分片重新分配，如重启就有变化
    "found": true,					
    "_source": {					// 真正数据
        "name": "hu xin hu"
    }
}

4、更新文档

post/put 请求
http://{url}/{index}/{type}/{id}/_update

带_update的更新，如果数据一致不做任何操作
- 需要按着如下格式发送请求
- { "doc":{ "name": "leo" } }
不带的无论如何都会操作
- { "name": "leo" }

2. Query DSL

（1）基本语法格式

Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。

一个查询语句的典型结构

QUERY_NAME:{
   ARGUMENT:VALUE,
   ARGUMENT:VALUE,...
}

query定义如何查询；

match_all查询类型【代表查询所有的所有】，es中可以在query中组合非常多的查询类型完成复杂查询；
除了query参数之外，我们可也传递其他的参数以改变查询结果，如sort，size；
from+size限定，完成分页功能；
sort排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准；

（2）返回部分字段

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5,
  "sort": [
    {
      "account_number": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "_source": ["balance","firstname"]
  
}

（3）match匹配查询

基本类型（非字符串），精确控制
字符串，全文检索
全文检索，最终会按照评分进行排序，会对检索条件进行分词匹配。

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": "20"
    }
  }
}

（4） match_phrase [短句匹配]

将需要匹配的值当成一整个单词（不分词）进行检索

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill road"
    }
  }
}

（5）multi_math【多字段匹配】

GET bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "mill",
      "fields": [
        "state",
        "address"
      ]
    }
  }
}

（6）bool用来做复合查询

must：必须达到must所列举的所有条件
must_not：必须不匹配must_not所列举的所有条件。
should：应该满足should所列举的条件。

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "gender": "M"
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": "38"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

should：应该达到should列举的条件，如果到达会增加相关文档的评分，并不会改变查询的结果。如果query中只有should且只有一种匹配规则，那么should的条件就会被作为默认匹配条件二区改变查询结果。

（7）Filter【结果过滤】

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是哪些仅用于filtering过滤的文档。为了不计算分数，elasticsearch会自动检查场景并且优化查询的执行。

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "balance": {
            "gte": "10000",
            "lte": "20000"
          }
        }
      }
    }
  }
}

（8）term

和match一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用match，其他非text字段匹配用term。

GET bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": "mill Road"
    }
  }
}

全文检索字段用match，其他非text字段匹配用term。

（9）Aggregation（执行聚合）

聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于SQL Group by和SQL聚合函数。在elasticsearch中，执行搜索返回this（命中结果），并且同时返回聚合结果，把以响应中的所有hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的，你可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用一次简洁和简化的API避免网络往返。

“size”:0
size:0不显示搜索数据

查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "genderAgg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword"
          },
          "aggs": {
            "balanceAvg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        },
        "ageBalanceAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

3. Mapping

(1)字段类型

(2)映射

Maping是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。比如：使用maping来定义：

哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）；
哪些属性包含数字，日期或地理位置；
文档中的所有属性是否都嫩被索引（all 配置）；
日期的格式；
自定义映射规则来执行动态添加属性；
查看mapping信息 GET bank/_mapping
更新映射

对于已经存在的字段映射，我们不能更新。更新必须创建新的索引，进行数据迁移。

数据迁移

先创建new_twitter的正确映射。然后使用如下方式进行数据迁移。

POST reindex [固定写法]
{
  "source":{
      "index":"twitter"
   },
  "dest":{
      "index":"new_twitters"
   }
}

旧版本 POST reindex [固定写法] { "source":{ "index":"twitter", "twitter":"twitter" }, "dest":{ "index":"new_twitters" } }

4. 分词

elasticsearch提供了很多内置的分词器，可以用来构建custom analyzers（自定义分词器）。

内置分词器仅支持英文，中文分词需要自己安装ik分词器插件

(1)安装ik分词器

下载分词器

wget $ik分词器下载路径

解压缩

unzip $文件名

重启docker

docker restart elasticsearch

(2)自定义词库

修改/mydata/elasticsearch/plugins/ik/config中的IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
	<entry key="ext_dict"></entry>
	 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
	<entry key="ext_stopwords"></entry>
	<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
	<entry key="remote_ext_dict">http://ip/es/fenci.txt</entry> 
	<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
	<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

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原始发表：2020-12-31 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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